有没有熟悉大模型开发的， help！

@coefuqin 好的好的，谢谢哥！

开的工资大概多少
才能预计对你这个岗位的真实期望水平
有 20k 一个月吗？

@vpsvps 我实习按天算的 260 一天😭

@vpsvps 正式工肯定有的

楼上说了很多，主要是需求确认清楚，很可能 rag+提示词就能解决，也可能采集大量数据，陷入微调漩涡半生。

@simo 我目前是打算先用 rag 来做，快一些，然后做一些 prompt 工程什么的，确实对微调调研了一下，硬件资源消耗高，对数据集也要求高，训练出来还不一定好

@zhh2271 #38 所以最适合你(唯一适合你)的就是 rag ，两周搞定，摸鱼俩月学点自己想学的东西，然后再汇报，提前且高质量完工，美滋滋。

那你们公司有点扯淡的。让新人做这个。而且还是完全没有经验的。

如果只是回答问题的话，实现很容易，关键是回答质量和效率。

什么叫主管说不能生成脚本。这是什么鬼话。

6 个月后给他手机装一个腾讯元宝或者 DeepSeek App 就行了

你是 ee 还是 cs ？

不管 3721 ，先申请一套高配 GPU 集群

朱啸虎：不要花费一分钱在训练模型上

训练是不可能训练的，不说硬件吃不吃得住，数据就是一个很大的问题。
按我的做法就是，去理解目前人工实现 DRC/LVS 规则文件编写的流程和逻辑，通过将任务工程化拆分，第一步做什么，第二步做什么（因为模型上下文长度有限），然后就是暴力工程流：AI 按 RAG 相关检索资料执行第一步→AI 按 RAG 检索资料评估第一步执行结果→评估不通过 AI 生成修改意见并重新生成→持续评估并修复生成→同理循环遍历执行相关任务，直至最终完成并校验通过

你现在的问题不是技术选型，是硬件设备公司能不能提供 你搞训练起码得接近一千万的硬件投入 GPU 服务器 交换机 光模块，那这个工作交给实习生的公司 我不觉得会在这个项目投入这么多钱